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美国人怎么算谁赢？看谁的大语言模型（Large Language Model）更强✿◈✿。今天是OpenAI领先✿◈✿，明天是Anthropic✿◈✿，后天可能是别人✿◈✿。但蔡崇信说✿◈✿，这个计分方式本身就有问题✿◈✿。
这个判断的底层逻辑是✿◈✿：AI的价值在于渗透率（penetration rate）金博体育安全吗✿◈✿。中国国务院的AI规划就很务实——到2030年✿◈✿，AI代理和设备的渗透率要达到90%✿◈✿。不讲玄学✿◈✿，只讲普及✿◈✿。
为什么？因为15年前中国就开始大规模投资电力传输基础设施✿◈✿。北方发的电要送到南方小德伪t2✿◈✿，新能源产地和用电需求地往往不重合✿◈✿，必须靠输电网络打通✿◈✿。中国国家电网每年资本支出900亿美元✿◈✿，美国只有300亿——三倍的差距✿◈✿。
结果是什么？中国的电力装机容量是美国的2.6倍✿◈✿，而且新增装机容量是美国的9倍✿◈✿。这个差距还在拉大✿◈✿。
蔡崇信提到一个有趣的数据✿◈✿：全球几乎一半的AI科学家和研究人员✿◈✿，都有中国大学的学位——无论他们现在在美国公司✿◈✿、中国公司✿◈✿，还是世界任何地方工作✿◈✿。
他还讲了个段子✿◈✿。最近社交媒体上有人吐槽✿◈✿，说自己在Meta（Facebook）的AI团队里✿◈✿，同事们都在用中文交流想法✿◈✿，他完全听不懂✿◈✿。
以前中国公司出海✿◈✿，语言是劣势——在意大利开办公室✿◈✿，当地人不会说中文✿◈✿，中国员工得用第二语言沟通✿◈✿。但在AI领域✿◈✿，全球的华人工程师用中文分享想法✿◈✿、交换思路✿◈✿，这反而成了信息优势✿◈✿。
训练一个万亿参数的模型✿◈✿，如果系统效率不高✿◈✿，GPU消耗会非常恐怖小德伪t2✿◈✿。中国团队因为硬件受限✿◈✿，必须把系统优化做到极致✿◈✿。DeepSeek就是这么逼出来的——阿里的通义千问（Qwen）模型刚刚赢得了一场为期两周的加密货币和股票交易AI竞赛✿◈✿，DeepSeek排名第二✿◈✿。
蔡崇信的观点很直接✿◈✿：开源模型会击败闭源模型✿◈✿，不是因为开源更先进✿◈✿，而是因为开源更符合全球大多数用户的利益✿◈✿。
他举了个例子✿◈✿。假设你是沙特阿拉伯✿◈✿，想发展AI✿◈✿，又想保持“AI主权”（sovereign AI）——意思是AI不受外国控制✿◈✿。但你没有人才自己开发模型✿◈✿。
这时候你有两个选择✿◈✿：选择一✿◈✿：通过API使用OpenAI✿◈✿。付很多钱✿◈✿，而且数据要喂进去——你不知道数据去了哪里✿◈✿，那是个黑箱（black box）✿◈✿。选择二✿◈✿：直接下载阿里的开源模型✿◈✿，部署在自己的私有云上✿◈✿。免费✿◈✿，而且数据完全可控金博体育安全吗✿◈✿。
阿里靠的是云计算金博体育安全吗✿◈✿。你用开源模型没问题✿◈✿，但你要跑模型金博体育安全吗✿◈✿，需要云基础设施——存储✿◈✿、数据管理✿◈✿、安全✿◈✿、网络✿◈✿、容器（containers✿◈✿，他说这个词他自己也不太懂）✿◈✿。这些阿里都能提供✿◈✿。开源模型是流量入口✿◈✿，云服务才是利润来源✿◈✿。
这个模式其实很像早年的互联网公司✿◈✿：免费产品获客✿◈✿，增值服务变现✿◈✿。只不过规模和技术门槛完全不同✿◈✿。
阿里1999年成立时✿◈✿，中国还没加入WTO✿◈✿，国际贸易必须通过国有贸易公司✿◈✿。2001年入世之后小德伪t2✿◈✿，小企业可以直接和全球做生意了✿◈✿。阿里的B2B平台就是帮这些小厂找买家——第一版网站是英文的✿◈✿，面向海外✿◈✿。
后来消费者电商起来了✿◈✿，就有了淘宝✿◈✿。买家和卖家互不信任✿◈✿，就发明了支付宝（最初是个担保交易系统）✿◈✿。物流跟不上✿◈✿，就投资物流✿◈✿。
云计算也是一样的逻辑✿◈✿。16年前✿◈✿，没人讨论云✿◈✿。但阿里的消费平台要处理海量数据✿◈✿，如果继续用Dell的服务器✿◈✿、EMC的存储✿◈✿、Oracle的数据库✿◈✿，所有利润都会交给这些供应商✿◈✿。
所以阿里云的起点是自己吃自己的狗粮（eat our own dog food）——先内部用✿◈✿，用好了再开放给外部客户金博体育安全吗✿◈✿。
蔡崇信对年轻创业者的建议也很明确✿◈✿：优先选择有机增长（organic development）✿◈✿，而不是并购金博体育安全吗✿◈✿。因为自己团队培养出来的能力✿◈✿，DNA纯正✿◈✿，文化匹配✿◈✿。阿里也做过并购✿◈✿，有些成功✿◈✿，有些失败得很惨✿◈✿。
第三✿◈✿，学会提问✿◈✿。蔡崇信特别强调这一点——提出正确的问题（ask the right questions）✿◈✿，比找到答案更重要✿◈✿。
很多人说AI时代不用学编程了✿◈✿，用自然语言（natural language）就能指挥机器✿◈✿。蔡崇信不同意✿◈✿。
数据科学（data science）✿◈✿：其实就是统计学的新名字✿◈✿，但未来数据会爆炸式增长✿◈✿，懂得管理和分析数据的人永远稀缺✿◈✿。
心理学和生物学✿◈✿：理解人脑怎么运作✿◈✿。人脑仍然是最高能效的机器✿◈✿，AI的很多设计思路都来自对大脑的模拟✿◈✿。
材料科学（material science）✿◈✿：世界现在被比特（bits）主导小德伪t2✿◈✿，但让比特跑得更快的✿◈✿，是原子（atoms）✿◈✿。半导体领域会有大量创新✿◈✿，而半导体的核心就是材料✿◈✿。
但他补充了一句更重要的话✿◈✿：机会是来找你的✿◈✿，不是你去找它的✿◈✿。你要做的是准备好（preparedness）✿◈✿，这样机会来的时候才能抓住✿◈✿。
金融市场泡沫（financial market bubble）✿◈✿：股票估值是不是太高？50倍市盈率合不合理？这是一门艺术✿◈✿，我不知道✿◈✿。
他的判断是✿◈✿：AI可能存在金融泡沫✿◈✿，但技术本身是线月互联网泡沫破裂✿◈✿，但互联网并没有消失——今天互联网比那时候强大得多✿◈✿。
蔡崇信拥有NBA布鲁克林篮网队（Brooklyn Nets）✿◈✿、WNBA纽约自由人队（New York Liberty）✿◈✿、NLL圣地亚哥队（San Diego Seals）和拉斯維加斯沙漠之犬队（Las Vegas Desert Dogs）等多家美国职业运动队✿◈✿。今年篮网时隔六年重返中国（澳门）✿◈✿，这是他主动推动的✿◈✿。
但他做体育投资最有意思的部分✿◈✿，是一个教育项目✿◈✿：每年选6-8个中国初中生✿◈✿，送去美国读高中✿◈✿、打篮球✿◈✿。
他说这是在复制自己的经历——13岁离开台湾去美国读书✿◈✿。人与人的交流（people-to-people exchange）✿◈✿，比任何官方渠道都重要✿◈✿。
不是模型本身✿◈✿，而是让AI被广泛使用的整个生态系统✿◈✿。电力成本低40%✿◈✿、数据中心建设成本低60%✿◈✿、全球一半AI人才有中国学历✿◈✿、资源匮乏逼出系统级创新——这些加在一起✿◈✿，让中国更有可能实现AI的大规模普及✿◈✿。而普及率才是线✿◈✿：为什么开源模式会赢？
因为对全球大多数用户来说✿◈✿，开源同时解决了成本✿◈✿、数据主权和隐私三个问题✿◈✿。闭源模型要付费✿◈✿，数据要喂进黑箱✿◈✿；开源模型免费✿◈✿，数据可以留在本地小德伪t2✿◈✿。这不是技术优劣之争✿◈✿，是利益格局使然✿◈✿。
学编程不是为了写代码✿◈✿，而是训练逻辑思维✿◈✿；学统计（数据科学）是因为数据会爆炸✿◈✿；学心理学是因为要理解人脑这个最高效的机器✿◈✿；学材料科学是因为让比特跑得更快的是原子✿◈✿。更重要的是✿◈✿，学会提出正确的问题——这比找到答案更有价值✿◈✿。*
